文章目录

  • 前言
  • 一、控制变量
  • 二、内生变量、外生变量
  • 三、工具变量(IV)

前言

1.解释变量(或自变量):解释变量是指作为研究对象,用于解释某个现象或行为模式的变量。其中有些解释变量是直接影响被解释变量的,有些则是间接或中介影响的。在回归分析中,解释变量通常被放在方程的右边。

2.被解释变量(或因变量):被解释变量是指通过解释变量来解释其变化产生的影响的变量,也可以称为因变量。在回归分析中,被解释变量通常被放在方程的左边。

3.控制变量(或干扰变量):控制变量是指在控制所研究的解释变量和被解释变量之间的关系时,需要控制的可能具有影响的变量。例如,我们希望研究教育对收入的影响,但同时需要将一些其他因素(例如性别、年龄、工作经验等)视为控制变量。通过对这些变量进行控制,可以更准确地估计教育对收入的影响。

一、控制变量

先看一个例子:
问题:喝可乐会变胖吗?
控制:控制与其他与特征相关的因素,比如:锻炼强度日常饮食年龄
实验设计
保证实验组(treatment group)和控制组(control group)
锻炼强度相同、饮食相同,年龄相同等其他因素。

解释
在计量经济学中,控制变量是指通过对所研究的因素进行控制,来消除可能影响研究变量之间关系的其他因素。具体来讲,研究者想要控制某个变量时,就要尽可能地与其他可能的影响因素(控制变量)隔离,以便能够更准确地研究所需的变量之间的关系。

例如,假设我们想研究吸烟与肺癌之间的关系。为了消除其他因素对这种关系的影响,我们需要控制一些变量,如年龄、遗传因素、长期吸入有害气体等等。通过对这些变量进行控制,我们可以更加准确地估计出吸烟和肺癌之间的关系。
为什么要控制:如果不控制模型会生病,结论不可靠,估计参数有偏,产生内生性。
怎么确定控制变量:看前人的研究,找相关文献。

二、内生变量、外生变量

举个例子
有一个模型简单表达为: Y = a + b X + ϵ Y=a+bX+\epsilon Y=a+bX+ϵ
内生变量:Y、X,模型决定的,也就是因变量、自变量。
外生变量:a,b,模型外的因素决定的,已知的,参数。
通常由内生性决定外生性
在计量经济学中,我们经常把变量分为内生变量和外生变量。

内生变量是指模型中的被解释变量或者解释变量,与其他变量的因果关系存在研究偏误和混淆的可能性,是需要解释和控制的变量。

举个例子,假设我们研究驾驶员的车祸率与使用手机的频率之间的关系。在这个模型中,车祸率是被解释变量,而使用手机的频率是解释变量。然而,这个模型的研究结果可能存在研究偏误,因为许多其他因素可能会影响车祸率,比如驾驶员的年龄、性别、驾驶经验等等。因此,这些影响车祸率的因素就是内生变量。

在计量经济学中,外生变量是指对被研究现象或行为结果有影响,但不受研究对象影响的变量。这些变量是在研究要素之外并且在研究对象之前就存在的,通常是定量测量的,其值不依赖于被研究的行为或结果。

举例来说,对于一个销售额的研究,外生变量可能包括经济总体,竞争对手行业的价格和促销活动,天气,人口统计学数据等因素。这些变量不受销售团队的控制,但会对销售额产生影响。

区分内生性
内生性:模型中一个变量或多个变量与随机扰动项相关
理解
假设这是一个真实无误的模型:
Y = β 1 X 1 + β 2 X 2 + μ Y=\beta_1X_1+\beta_2X_2+\mu Y=β1​X1​+β2​X2​+μ
且 β 1 = 1 \beta_1=1 β1​=1, β 2 = 1 \beta_2=1 β2​=1, c o v ( X 1 , X 2 ) = 0.5 cov(X_1,X_2)=0.5 cov(X1​,X2​)=0.5
但你的估计模型却是:
Y = β 1 X 1 + ϵ Y= \beta_1X_1+\epsilon Y=β1​X1​+ϵ
如果, X 1 X_1 X1​变动1单位,真实情况下, X 2 X_2 X2​会变0.5,带入真实模型, Y = 1.5 Y=1.5 Y=1.5
这是,你的估计模型 β 1 \beta_1 β1​的估计系数却为1.5,真实的为 β 1 = 1 \beta_1=1 β1​=1
这就造成了偏误。
这就是遗漏变量造成的内生性
常见造成内生性的原因以及处理方式
见B站大佬-

内生性处理方式总结【传送门】

三、工具变量(IV)

工具变量由工具变量法引入,其实是一种方法。
在某些情况下,模型中的某个变量可能受到未观测到的外部因素的影响,这就会造成内生性问题。为了解决这个问题,我们可以引入一个工具变量,它与内生变量相关,但与模型中其他变量无关

这是1)、2)满足工具变量的两个条件.
举个例子,假设我们想研究健康对收入的影响,但是健康本身很可能会受到其他因素(例如遗传、家庭背景等)的影响,从而对收入产生间接的影响,
我们可以使用居住地的污染水平作为工具变量,来解决这个问题。通过引入污染水平作为工具变量,我们可以确保收入被正确地归因于健康,从而避免了内生性问题。

理解控制变量、内生变量、外生变量、工具变量相关推荐

  1. python 工具变量回归_stata工具变量法一例:使用2SLS进行ivreg2估计及其检验

    作为OLS回归不符合假定的问题,还包括解释变量与随机扰动项不相关.如果出现了违反该假设的问题,就需要找一个和解释变量高度相关的.同时和随机扰动项不相关的变量,作为工具变量进行回归.工具变量通常采用二阶 ...

  2. STATA IV估计,工具变量回归法,命令与小结(更新ING)

    为了方便理解,这里假设因变量为y,解释变量为x1(内生).x2,控制变量为c1,工具变量为z1. OLS回归 y = β1x1 +β2x2 + β3*c1 + e 1.直接ols回归 reg y x1 ...

  3. 解决回归过程中内生性问题的方法之一-工具变量法

    OLS是常用的回归方法之一,那么OLS在使用过程中最重要的一个前提是解释变量与扰动项不相关,解释变量可以理解为我们研究时的自变量,扰动项可以理解为我们研究时与自变量独立的控制变量,如果出现解释变量与扰 ...

  4. 【初级计量经济学】内生性问题——工具变量法(Stata实现)

    目录​​​​​​​​​​​​​​ 1. 数据来源以及变量详目 1.1变量一览表 1.2数据描述性统计 2. 模型设定以及初步回归​​​​​​​ 2.1 OLS 模型 2.2 回归结果 2.3 回归结果 ...

  5. 工具变量法案例【计量经济系列(八)】

    stata 工具变量法案例[计量经济系列(八)] 文章目录 1.数据集 2. 初步回归,发现内生变量 3. 使用工具变量,2SLS回归 4. 检验外生性,过度识别检验 5. 检验 工具变量与内生变量 ...

  6. lecture 11:内生性与工具变量法

    内生性问题 "内生性"名称的由来 现在人们说某个模型有内生性问题(endogeneity issue),是指模型中的一个或多个解释变量与误差项存在相关关系. 显然,这个解释和内生性 ...

  7. R语言工具变量与两阶段最小二乘法

    我们要估计的模型是 其中是解释变量,和是我们想要估计的系数. x是控制变量,d是治疗变量.我们对我们治疗d对y的影响特别感兴趣. 生成数据 首先,让我们生成数据. 假设x,d,z(d的工具变量)和e之 ...

  8. stata 工具变量法【计量经济系列(七)】

    stata 工具变量法[计量经济系列(七)] 文章目录 1. 内生性 2. 工具变量 3. 2SLS (二阶段最小二乘法) 4. 弱工具变量 5. 工具变量外生性的过度识别检验 6. 豪斯曼检验 6. ...

  9. 内生性问题—工具变量法

    文章目录 @[toc] 1 什么是内生性 2 内生性的来源 2.1遗漏变量偏差 2.2 联立方程偏差 2.3 解释变量测量误差 2.4 选择偏差 2.5 双向因果关系 2.6 模型设定偏误 2.7 动 ...

最新文章

  1. 全国计算机二级计基础题第十五套,2014计算机二级VF试题及答案解析(第十五套)...
  2. python【力扣LeetCode算法题库】35- 搜索插入位置
  3. Redis 面试题 50 问,史上最全
  4. 当SRS遇到K8s:如何实现高可用、回滚与灰度发布?
  5. BOOST 线程完全攻略 - 扩展 - 可被关闭的线程类
  6. JSP房屋租赁系统设计与实现答辩PPT免费下载
  7. 后端自我介绍_新人入职自我介绍
  8. 如何在Java中针对XSD验证XML
  9. C++调用yolov3模型-opencv3.4.2
  10. 高清人脸数据集汇总 (主要用于人脸生成、分割任务)
  11. 适用于Windows的Xcode:在PC上安装Xcode的5种方法
  12. 智能家居(3)智能交互的竞品分析
  13. 六、Sails中执行存储过程模拟Waterline的Create插入数据
  14. html下载链接引入element-ui
  15. 免疫治疗之非小细胞肺癌 | MedChemExpress
  16. html浪漫恋爱情侣表白网站模板-html创意情侣表白网站整站源码
  17. ObjectARX-学习笔记
  18. vultr完美搭建 Nextcloud 私有云网盘教程
  19. 上古卷轴5mo初始化python失败_《上古卷轴5》MO管理器设置方法初级教程 MO管理器怎么设置...
  20. ESP32之ESP-IDF安装

热门文章

  1. libfdk_aac编码AAC
  2. 麦语言通达信公式唐安奇交易通道改写转换成python
  3. 浅谈一下光学合成孔径技术的原理(二)
  4. 突破宽带共享路由限制的方法探讨
  5. 前台Html上传文件,后台使用.net接收文件
  6. springboot整合dubbo之多注册中心配置(服务提供者和消费者均配置 2.7.0版本)
  7. item_search_video - 根据关键词取抖音视频列表API
  8. 2021年Web开发的7大趋势
  9. kml文件是怎么来的?Google Maps前传:在被Google收购之前,它是如何发展起来的
  10. R绘制中国地图,并展示流行病学数据